MySQL Flink实时流处理的核心技术之窗口机制

善恶的彼岸

1.为什么要学窗口

流式计算，一般有两种场景：

• 无限制的流式计算，比如：wordcount案例，它没有任何外部的限制条件，这种情况不多。
  
• 有限制的流式计算，比如：统计早高峰时间内经过某个道路的车辆数。
  

对于第二种情况来说，我们需要加上额外的限制条件。最常用的限制条件就是时间了。
这个时间段，在程序中，就用一个窗口来表示。
也就是说，窗口的作用：把流式计算转换为批量计算，窗口是流转批的一个桥梁。
这就是为什么要学窗口的原因了。

2.Flink中的窗口

在Flink中，窗口可以分为如下几类：

• 滚动窗口（Tumble）
  
• 滑动窗口（hop、Slice）
  
• 会话窗口（session）
  
• 渐进式窗口（cumulate）
  
• 聚合窗口（over）
  

3.滚动窗口（Tumble）


3.1 概念

滚动窗口 ：窗口大小 = 滚动距离（时间间隔）
特点：上一个窗口的结束就是下一个窗口的开始，数据不重复、也不丢失。

3.2 案例SQL

1. #1.创建source表
   
2. CREATE TABLE source_table (
   
3. user_id STRING,
   
4. price BIGINT,
   
5. `timestamp` bigint,
   
6. row_time AS TO_TIMESTAMP(FROM_UNIXTIME(`timestamp`)),
   
7. watermark for row_time as row_time - interval '0' second
   
8. ) WITH (
   
9.   'connector' = 'socket',
   
10.   'hostname' = 'node1',        
    
11.   'port' = '9999',
    
12.   'format' = 'csv'
    
13. );
    
14. #2.语法
    
15. tumble(事件时间列,窗口大小)
    
16. 窗口大小是用户自定义的。比如30分钟、1小时等。
    
17. 直接把tumble窗口放在group by语句后即可。
    
18. 比如：tumble(row_time,interval '5' second)
    
19. 含义：定义一个5秒大小的滚动窗口。
    
20. #3.数据处理
    
21. select
    
22. user_id,
    
23. count(*) as pv,
    
24.     sum(price) as sum_price,
    
25. UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_start(row_time, interval '5' second) AS STRING)) * 1000  as window_start,
    
26. UNIX_TIMESTAMP(CAST(tumble_end(row_time, interval '5' second) AS STRING)) * 1000  as window_end
    
27. from source_table
    
28. group by
    
29.     user_id,
    
30.     tumble(row_time, interval '5' second);

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来源:https://www.jb51.net/article/283695.htm
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